在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的矩主要包括以下几种：空间矩，中心矩和中心归一化矩。classMoments{public:......//空间矩doublem00,m10,m01,m20,m11,m02,m30,m21...

     在OpenCV中，可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离，计算距离的函数为：doublepointPolygonTest(InputArraycontour,Point2fpt,boolmeasureDist)Parameters:contour–...

     在OpenCV中，能够很方便的求轮廓包围盒。包括矩形，圆形，椭圆形以及倾斜的矩形(包围面积最小)集中包围盒。用到的四个函数是：RectboundingRect(InputArraypoints)voidminEnclosingCircle(InputArray...

     前几年在做毕业设计时候曾用opencv1.0中defects做过简单的手势识别，这几天看OpenCV2.46中的轮廓函数，发现和以前差别挺大，函数调用完全不一样，重新实现了简单手势的代码。 1.首先用简单的肤色检测算法，得到手的区域。 &n...

    上一篇教程中，我们学习了如何计算轮廓的凸包，其实对一个轮廓而言，可能它的凸包和它本身是重合的，也有可能不是重合的。比如下面左边图像的轮廓本身就是凸包，而右边图像的轮廓则不是。我们可以通过函数boolisContourConvex(InputArraycontour)，来判...

     在opencv中，通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包，比如由点组成的轮廓，通过convexHull函数，我们就能得到轮廓的凸包。下面的图就是一些点集的凸包。 求凸包的代码如下：intmain(int/*argc*/,char*...

DownloadthesamplecodeThisvisualhow-toarticlepresentsasolutionthatcreatesaWord2007document,whichitselfcontainsanotherembeddedWord2007document.Theresultingdocumen...

stringresultFile="";           OpenFileDialogopenFileDialog1=newOpenFileDialog();    ...

利用C#生成Word文档并非一定要利用OpenXml技术，至少可以使用微软提供的Office相关组件来编程，不过对于Office2007（确切的说是Word、Excel和PowerPoint2007）及以上版本，微软提供了这些信息组织的另外一种思路：OpenXml技术。    O...

  引：Window_Open详解一、window.open()支持环境：JavaScript1.0+/JScript1.0+/Nav2+/IE3+/Opera3+二、基本语法：window.open(pageURL,name,parameters) 其中：pageURL为子窗口路径&nb...

OpenXml相对于用MS提供的COM组件来生成WORD,有如下优势:1.相对于MS的COM组件,因为版本带来的不兼容问题,及各种会生成WORD半途会崩溃的问题.2.对比填满一张30多页的WORD来说(包含图,表等),用COM组件来生成会占用20秒,Openxml1秒.3.MSWord软件太贵了,你的客户装的是开源WO...

OpenXml相对于用MS提供的COM组件来生成WORD,有如下优势:1.相对于MS的COM组件,因为版本带来的不兼容问题,及各种会生成WORD半途会崩溃的问题.2.对比填满一张30多页的WORD来说(包含图,表等),用COM组件来生成会占用20秒,Openxml1秒.3.MSWord软件太贵了,你的客户装的是开源WO...

系统环境Ubuntu16.04; OpenCV2.4.13;EclipseneonforC++配置步骤1、配置JDK,此处配置的是JDK1.8,详见《Ubuntu16.04安装JDK1.8》。2、配置OpenCV2.4.13,详见《Ubuntu16.04下安装OpenCV2.4.13》。3、打开Eclipse...

软件版本Ubuntu16.04;OpenCV2.4.13安装步骤１、首先安装一些编译工具＃　安装编译工具sudoapt-getinstallbuild-essential＃　安装依赖包sudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibav...

 　　 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处...